Sept articles incontournables sur la science des données et l'apprentissage profond ce mois-ci

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La demande d'experts en sciences des données devrait augmenter de 15% d'ici à 2020, selon une étude de la Commission européenne. étude réalisée par IBM and the demand for intelligence artificielle et apprentissage machine experts is expected to rise as well. Companies are increasingly hiring AI experts and scientifiques de données indépendants pour pallier la pénurie de talents internes, et les universités du monde entier proposent des cours d'apprentissage automatique et d'analyse.

It is imperative that everyone who uses data or is interested in Apprentissage profond – especially businesses and researchers – keep themselves up to date with the latest developments in the field. Here is a compilation of seven useful and informative resources as recent as August 2017, that will help you you stay on top of your game.

1. DataViz comme histoire : Cartes illustrant les éclipses solaires du 20e siècle
(Michael Sandberg, blog Dataviz)

2. 7 prédictions pour le marché de l'analyse
(Taner Akcok, Becoming Human)

3. Comment planifier et exécuter des expériences d'apprentissage automatique de manière systématique ?
(Jason Brownlee, Machine Learning Mastery)

LIRE AUSSI  Deux raisons pour lesquelles les entreprises doivent prêter attention à l'analyse des données

4. Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer les soins aux patients 
(Rachel Gordon, MIT News)

5. La NASA utilise l'apprentissage profond d'Intel pour créer de meilleures cartes de la Lune.
(Brian Heater, Tech Crunch)

6. Une introduction complète à l'apprentissage profond (vidéo)
(DeepLearning.TV)

7. Analyse des marchés des crypto-monnaies à l'aide de Python
(Le blog de Patrick Triest)

Avez-vous des suggestions d'articles ou de ressources que nous pourrions ajouter à la liste ? Nous serions ravis de vous entendre. Écrivez-nous dans les commentaires ci-dessous ou Tweetez-nous.


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À propos de l'auteur

Ramya Sriram gère le contenu numérique et la communication chez Kolabtree (kolabtree.com), la plus grande plateforme de freelancing pour scientifiques au monde. Elle a plus de dix ans d'expérience dans l'édition, la publicité et la création de contenu numérique.

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